제4차 산업혁명에 대비하는 보안업계, AI와 IoT에 명운 걸려

[보안뉴스 김성미] 융합 또는 컨버전스(Convergence). 산업간 융합은 여전히 산업 전반에 걸쳐진 화두다. 물리보안업계에 있어서도 이는 마찬가지다.

최근 물리보안 업계는 IT 기술과의 융합이 새로운 사업기회를 낳는 신성장 동력원이 될 것으로 보고 다양한 시도를 하고 있다. 많은 IT 기술가운데서도 물리보안 업계가 특히 주목하는 분야는 인공지능(이하 AI)과 IoT로 꼽히고 있다.


최근 AI에 대한 관심이 높아진 가운데 AI와의 접목이 가능한 영상보안시장도 다시 한번 조명을 받고 있다. 연일 새로운 뉴스를 생산하고 있는 IoT도 영상보안시장과의 접목이 기대되는 분야다. 새로운 사업기회를 가져올 것인가에 대한 높은 기대감 때문이다.

이세돌-알파고의 대국이 가능했던 AI는 인간의 인지능력과 학습능력, 이해능력, 추론능력 등을 실현하는 기술이다. 이를 활용하면 지능형 영상감시 기술에도 산업혁명과 같은 획기적인 발전을 가져올 수 있다.

AI와 IoT 기술의 접점 CCTV
AI와 IoT, 이 두 기술을 이용하면 전자기기뿐만 아니라 안전·보안, 헬스케어, 스마트홈, 스마트카 등 다양한 분야의 사물을 네트워크로 연결해 정보를 공유할 수 있고, 이 데이터를 분석해 활용할 수도 있다.

AI와 IoT가 만난 보안 사례로는 미국 뉴욕시의 테러감지 시스템을 꼽을 수 있다. 뉴욕시는 CCTV와 자동차 인식장치 등을 연계해 위험과 테러 의심 정보를 수집·분석한 뒤 경찰과 소방서에 제공한다.

뉴욕시가 도시 치안을 위해 CCTV 카메라를 사용했듯이, 여러 사물기기 중에서도 CCTV 카메라는 IoT 기기의 허브로 주목받고 있다.

홈 CCTV와 스마트폰을 연동시키면, 가정에 설치한 모든 IoT 기기의 현황을 파악하고 제어하는 스마트홈이 실현된다. 글로벌 IT 기업과 국내 3대 이동통신회사가 홈 CCTV에 관심을 기울이고 치열한 주도권 경쟁을 했던 이유가 바로 여기에 있다.

구글은 가정용 방범 카메라 스타트업 기업인 ‘드롭 캠’을 5억 5,500만 달러(약 6,563억 원)에 인수하고 스마트홈 API를 공개하면서 생태계 구축에 나섰고, 애플도 ‘세계개발자대회(WWDC)’를 통해 아이폰으로 홈 CCTV와 가전을 제어하는 ‘홈키트’를 선보였다.

국내 이통 3사도 결합상품 전략과 맞물려 속속 서비스 상품을 출시하며 고객유치에 나섰다. 이렇듯 전통적 IT 기업들이 시장 선점에 나서고 있는 가운데 물리보안 업계에서도 이 시장을 놓고 주도권 경쟁에 동참하고 있다.

인공지능 플랫폼을 활용하라!
IBM 왓슨(Watson)의 임원인 데이비드 케니(Davide Kenny)는 AI가 서비스 형태로 제공되는 ‘AI as a Service’ 시대를 예견했다.

소프트웨어나 서버 인프라를 기업이 직접 구현하거나 구축하지 않고 서비스 형태로 제공된 ‘SaaS(Software as a Service)’나 ‘IaaS(Infrastructure as a Service)’를 활용하는 것처럼 AI도 전문기업에 의해 구현되고 서비스로 활용되리라는 것이다.

AI는 기술적 한계를 극복하며 급속히 발전하고 있으며, 그 영향력은 IT 산업에 그치지 않고 보안과 제조, 금융, 의료, 자동차 등 거의 모든 산업에 미칠 수 있다는 점에서 잠재력이 엄청난 것으로 평가받는다.

이러한 파급력을 간파한 구글과 애플, 페이스북 등 주요 IT 기업들은 AI를 미래 핵심기술로 정의하고 관련 역량을 빠르게 확보해가고 있다.

이들 기업은 자신들의 기존 사업을 고도화하는 수단으로 기술을 확보하는 것은 물론이고, 향후 다양한 산업에서 혁신을 일으킬 핵심 요소로 활용하기 위해 기술개발에 박차를 가하고 있다. 최근 개발되는 AI 기술이 타 산업과의 융합이 쉬운 범용적 특성을 갖추고 있는 것이 이를 방증한다.

알파고를 구현한 구글 딥마인드의 CEO 데미스 하사비스 등 구글 관계자들은 AI의 범용성을 강조하며, 한 분야에서 습득한 지능을 다른 분야에 응용 가능하게 하는 지능의 이식을 지향한다고 밝혔다.

이들이 범용적 특성을 갖는 AI의 핵심 기술을 개발해 플랫폼화하려는 움직임을 보이는 것은 자신이 AI의 핵심 기술을 보유하고, 다양한 개발자와 서드파티(3rd Party)들은 AI 플랫폼을 활용한 앱과 서비스를 만들어가며 생태계를 형성해 가는 구도를 만들겠다는 계산에서다.

이같은 움직임은 국내 시장에서도 살펴볼 수 있는데, 전문 플랫폼을 구축하려는 SK와 네이버 등 주요 IT 기업과 전문 플랫폼을 활용하거나 자체 플랫폼을 마련해 움직이는 모습을 보이는 물리보안업체들이 이 시장의 주요 플레이어다.

국내외 시장 현황과 산업 기반
현대경제연구원은 세계 AI 시장 규모는 2015년 약 1,270억 달러에서 2017년 약 1,650억 달러로, 연평균 14%의 고성장을 할 것으로 전망했다.


연구원은 AI 스타트업 투자 규모는 2010년 4,500만 달러에서 2015년 3억 100만 달러, 투자 건수는 6건에서 54건으로 급증했다면서 국내 시장 규모는 2013년 3조 6,000억 원에서 2017년 6조 4,000억 원으로 성장할 것으로 예상했다.

다만 국내 AI 산업은 IT 기업을 필두로 일부 대기업이 AI 산업 투자와 연구를 추진하고 있으나 아직까지는 인터넷과 게임 등 특정산업에 한정돼 있는 실정이다.

정부가 최근 AI 산업 육성정책을 수립하고 있으나, 미국과 EU(유럽연합), 일본 등 주요국과 비교하면 착수 시점이나 투자 규모면에서 뒤처져 있다. 정부는 향후 10년간 1,070억 원이 투자되는 ‘엑소브레인(Exobrain)’ 프로젝트를 비롯한 AI 관련 분야에 연간 380억 원을 투자할 계획이다.

민간 부문의 산업 기반도 기업 수나 투자 규모 측면에서 미흡하다. 2015년 기준 국내 AI 기업은 24~64개로 추정되고 있으며, 이는 관련 세계 스타트업 수와 비교할 때 약 2.5~6.7% 수준이어서 한국의 IT 산업 위상보다 부족한 상황이다.

기술면에서 세계 주요국과 비교했을 때도 한국의 AI 기술 수준은 낮은 편이며 보유한 특허 수도 적다. 한국의 AI 소프트웨어(SW) 기술은 최고 기술국인 미국과 비교하면 75% 수준이며, AI 응용 SW 기술은 74% 수준으로 격차가 상당하다.

미국, 일본, 한국, 국제특허(PCT) 등 4개 데이터베이스에 등록된 관련 특허 1만 1,613건 중, 한국인이 보유한 특허는 미국의 1/20, 일본의 1/10 수준인 306건으로 전체의 3%에 불과하다.

AI, 빅데이터 그리고 IoT
수십 년간 가능성만 열어놓고 지지부진한 발전 양상을 보여 왔던 AI는 2012년에 들어서면서 ‘딥러닝(Deep Learning)’에 기반을 둔 시스템이 구현되면서 큰 전환기를 맞았다. 이로 인해 물리보안업계도 새로운 국면을 맞이했다.

컴퓨팅 환경의 급속한 발전과 빅데이터(Big Data)로 대변되는 데이터의 급증이 가장 큰 역할을 했다. 센서를 통해 수집된 각종 실시간 정보의 양적 확대와 정보의 다양성이, 결과적으로 온라인과 현실 세계의 틈을 빠르게 좁힌 것이다.

현대경제연구원은 1980년대 이후부터 컴퓨터의 소형화와 고속화, 대용량화가 이뤄진데다 SW 기술이 발전하면서 인공지능이 점차 실재하는 기술로 윤곽을 드러내기 시작했다고 분석했다.

여기에 최근 네트워크 기술의 진화에 따른 모바일화와 기하급수적으로 증가하는 정보를 처리하는 빅데이터 컴퓨팅 환경이 조성되면서 인공지능의 현실화가 촉진됐다고 덧붙였다.

패턴인식과 기계학습, 전문가 시스템, 인공 신경망, 자연어 처리 등 다양한 분야와 융합된 소프트웨어 기술이 골고루 발전하면서 AI가 점점 더 모습을 갖춰나가기 시작했다는 것이다.


AI + 물리보안 = 지능형
AI와 IoT가 물리보안과 합쳐지면 지능형 영상산업의 발전을 가져올 수 있다. 지능형 영상감시는 IoT 관련 유망산업으로 꼽힌 스마트홈과 스마트시티의 핵심기술이다. 특히 IoT는 가전분야에 우선 적용된 뒤 보안분야에도 영향력을 미칠 것으로 예상되고 있다.

현대경제연구원이 AI 기술이 특히 빠르게 적용되고 있는 분야로 ①자율주행 자동차 ②지능형 로봇 ③지능형 영상감시 시스템 ④지능형 교통제어 시스템 등 4가지를 꼽은 것은 이를 뒷받침해주는 분석이다. 연구원은 IT 강국으로 성장한 우리나라가 새로운 도약을 이루기 위해서는 AI 분야에서 선도적 지위를 확보해야 한다고 주장했다.

시장조사기관 IHS(구 IMS 리서치)에 따르면, 2011년 기준 세계 지능형 영상감시 시스템 시장 규모는 2억 5,450만 달러 규모에 달한다.

2015년 시장 규모는 5억 9,000만 달러로 추정했다. 2015년까지 이 시장이 연평균 20%이상 급성장했다고 봤다. 부문별로는 비즈니스 인텔리전스(44.3%), 보안·안전(26.9%), 교통관제(16.5%)의 순으로 성장 속도가 빠를 것으로 예상했다.

IHS는 각 분야별로 비즈니스 인텔리전스는 2011년 기준 1억 8,000만 달러에서 2015년 7억 8,400만 달러, 보안·안전 부문은 1억 140만 달러에서 2억 6,300만 달러로, 교통관제는 1억 3,500만 달러에서 2억 4,880만 달러로 성장했다는 분석을 내놨다. 따라서, 물리보안 업계도 이에 주목해 발빠른 대응을 할 필요가 있다.

AI로 지능형 영상감시 발전 가능성 높아져
보안뉴스의 자매지인 보안종합전문지 시큐리티월드 자체 조사결과, ‘2016년도 국내 영상감시시장’ 규모는 1조 3,394억 원에 달할 전망이다.

업계 전반에서 국내 지능형 영상감시 시장 규모가 국내 영상감시시장 전체의 1~3%를 지능형 영상감시 부문이 차지한다고 보는 것을 적용하면, 지능형 영상감시 시장은 134억~402억 원 규모로 추산된다.

국내 지능형 영상감시 시스템 구축 수요는 지방자치단체의 CCTV 설치가 빠르게 늘어나며 증대되고 있다. 산업통상자원부도 지능형 영상감시 분야의 성장에 주목하고 있다.

산업부는 지난해 3월 열린 제7차 무역투자진흥회의를 통해 안전산업을 새로운 창조산업 영역으로 육성할 것이라고 밝히고, 지능형 CCTV 개발 등에 약 12조 4,000억 원을 투자하겠다고 발표했다. 이러한 정부의 계획에 따라 최근에는 국내 최초로 인증받은 지능형 CCTV도 등장했다.

현재 상용화된 지능형 영상감시 시스템은 보안, 교통관제, 비즈니스 인텔리전스 등에 활용되고 있다. IP 카메라와 클라우드가 접목되면서 빅데이터를 활용한 데이터 마이닝(Data Minning) 기술이 현실에서 구현되고 있으며, 움직임 분석과 객체 인식, 이벤트 포착에 쓰이고 있다. 교통관제 시스템에서는 도로 및 선로에서 발생한 사고와 교통위반 등을 감지해 신속한 초기 대응과 교통 흐름을 관리하는 데 사용되고 있다.

비즈니스 인텔리전스 분석 기술은 영상정보를 통해 얻은 사업장 데이터를 분석해 경영에 유용한 정보를 재생산하는데 활용되고 있다. 이처럼 앞으로 지능형 영상감시 분야는 AI를 만나 더욱 획기적인 기술 발전이 가능할 것으로 기대되고 있다.

그러나 전문가들은 우리나라가 세계와 어깨를 나란히 하기 위해서는 생태계를 조성하고 투자를 확대하는 한편, 시험대로서의 강점을 내세운 전략적 육성 방안을 검토할 필요가 있다고 조언하고 있다.
[김성미 기자(sw@infothe.com)]

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